腳輪軸承故障分析
發(fā)表時間:2020/7/15 15:37:17
摘要：為分析腳輪軸承故障類型，首先采用小波包分析對軸承振動信號進行高低頻分解及重構(gòu)，然后以各頻帶的能量值構(gòu)成軸承振動信號的特征向量，最后通過樸素貝葉斯網(wǎng)和本研究提出的權(quán)重分析兩種方法進行腳輪軸承故障分類。樸素貝葉斯網(wǎng)對已知腳輪軸承故障類型的樣本數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練，獲得參數(shù)后識別未知樣本的故障類型。權(quán)重分析法計算未知與已知類型的腳輪軸承振動樣本的相關(guān)系數(shù)，然后構(gòu)建權(quán)重并按照權(quán)值和的大小獲取未知樣本的故障類型。仿真結(jié)果表明樸素貝葉斯網(wǎng)能較好實現(xiàn)腳輪故障診斷，本研究提出的權(quán)重分析方法也能較好的對腳輪故障進行診斷。
關(guān)鍵詞：腳輪故障 小波包 樸素貝葉斯 權(quán)值分析
引言
在煤礦生產(chǎn)中，腳輪被廣泛應(yīng)用。除了瓦斯事故[1]等煤礦五大災(zāi)害之外，腳輪的正常工作對煤礦生產(chǎn)過程中的安全、高效、 優(yōu)質(zhì)及低耗運行意義也非常重大。腳輪出現(xiàn)故障時不僅會損壞腳輪本身，還會影響整個系統(tǒng)的正常運行，甚至?xí)＜叭松戆踩斐删薮蟮慕?jīng)濟損失。因此，盡量減少腳輪故障的發(fā)生與有效的識別腳輪故障類型在煤礦生產(chǎn)中具有積極意義。
煤礦中所用的腳輪大多數(shù)為三相異步腳輪。采區(qū)任務(wù)的運輸由三相異步腳輪驅(qū)動刮板輸送機，通過旋轉(zhuǎn)運動實現(xiàn)。腳輪的故障形式主要有以下五種：軸承損壞；繞組接線、引線和端子燒壞；繞組匝間或相間局部擊穿；繞組燒毀；轉(zhuǎn)子斷軸。其中，軸承故障發(fā)生比例最大，約為40%，軸承故障將引起腳輪異常振動，使腳輪無法正常運行，嚴重時會對煤礦生產(chǎn)和人身安全帶來極大危害。因此有必要研究腳輪軸承故障診斷。
在腳輪的故障診斷中，經(jīng)常用到的智能方法有人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）、支持向量積、聚類等方法。中國礦業(yè)大學(xué)的張建文教授等人采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對腳輪的轉(zhuǎn)子斷條故障進行診斷，首先用一種擴展到Park矢量方法提取故障特征，然后利用反向傳播（BP）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行異步腳輪轉(zhuǎn)子斷條故障診斷，BP網(wǎng)絡(luò)是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一種，其缺點在于收斂速度慢、易于陷入局部極小點。付光杰等人也采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對電子轉(zhuǎn)子故障進行診斷，為了克服BP網(wǎng)絡(luò)的缺點，付等人采用粒子群優(yōu)化方法訓(xùn)練BP網(wǎng)絡(luò)，加快了模型的收斂速度并克服了BP網(wǎng)絡(luò)易于限于局部極小點的缺點[5]等。本研究首先采用振動檢測的方法對腳輪軸承振動進行檢測，獲得軸承振動信號。通過小波包變換對振動信號進行高低頻分解及重構(gòu)，獲取故障特征向量。為了避免診斷模型陷入局部極小點的情況，本研究采用樸素貝葉斯網(wǎng)以及提出的權(quán)值分析法進行模式識別，診斷出故障。通過仿真驗證了本研究提出方法的有效性。
1、故障特征向量提取
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